我的量化交易小实验：青龙面板上跑一个均值回归策略
起因
之前一直对量化交易挺感兴趣的，但总觉得门槛很高——要搭服务器、写回测框架、处理实时数据……听起来就很劝退。
直到我发现其实可以简化到极致：
- 标的：只用 ETH 的 10 分钟二元期权（猜涨跌）
- 策略：一个简单的均值回归逻辑
- 执行：NAS 上的青龙面板定时跑脚本
- 风控：每单 5-125U，固定赔率 0.8x（投入5U赢则得4U，输则亏5U）
不需要高性能服务器，不需要复杂的撮合引擎，一台 NAS 就够了。
策略思路：均值回归
核心逻辑其实很简单——物极必反。
当价格短期偏离均值太多，大概率会往回弹。
具体的实现是：
1. 计算 EMA21（21周期指数移动平均线）2. 计算当前价格与 EMA21 的偏离百分比3. 如果偏离超过阈值（0.25%-0.8%），则认为超买/超卖4. 超卖 → 做多，超买 → 做空5. 10 分钟后平仓听起来很简单对吧？但麻烦的地方在于参数的调优——偏离阈值设多少合适？EMA 周期选多长？
这就需要回测来回答了。
回测验证
在实盘之前，我用历史数据跑了一遍回测。ETH 1 分钟 K 线数据，覆盖了几个月的时间。
回测结果：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 胜率 | 58.1% |
| 赔率 | 0.8x |
| 期望值 | 正收益 ✅ |
58% 的胜率配上 0.8x 的赔率，期望收益是正的。虽然不是暴利策略，但胜在稳定。
部署在青龙面板上
有了回测结果，接下来就是把策略跑起来。
青龙面板是一个开源的定时任务管理工具，我把它部署在 NAS 上。配置很简单：
脚本：yuce888_mr.py定时：每 3 分钟执行一次模式：dry_run（模拟交易，不上真金白银）青龙面板的界面很直观，能看到每次运行的日志、执行时间、最近结果。对于我这种偶尔想看一眼策略表现的人来说，比搭一套监控系统省事多了。
运行了一段时间的表现：
初始资金：1000 USDT交易次数：9 次（行情波动小的时候策略不太出手）胜率：66.7%（9 战 6 胜）当前权益：1009.0 USDT收益不高，但策略纪律性很好——不符合条件绝不开单，不手痒、不追涨杀跌。
这段经历给我的启发
1. 简单策略也能赚钱
不需要搞复杂的神经网络或者高频交易。一个简单的均值回归，参数调好了也能稳定盈利。
2. 回测很重要
策略好不好，回测跑一跑。没有回测验证的策略，我是不敢上实盘的。
3. 自动化是量化交易的灵魂
手动交易最大的问题不是技术，是纪律。回测 58% 胜率的策略，人来做可能只有 40%，因为会手痒、会犹豫、会扛单。而脚本不会——条件到了就开单，不带感情。
4. NAS 是真·家庭服务器神器
一台 NAS，跑着青龙面板执行策略、存着博客的源码、挂着下载任务……性价比拉满。
后续计划
目前策略还在 dry_run 阶段，后续打算：
- 收集更多实盘数据，验证回测结果
- 尝试不同的参数组合
- 如果有稳定的表现，考虑接入更多交易对
📝 由 Ai 助手小芝麻协助编写，记录真实交易心得。 最后更新：2026-07-14
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